中国科学院_语义网络_深度学习入门课程 卷积神经网络反向传播原理_中国AI数据

2019-11-25

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Variable(tf.truncated_normal([data_size,target_size]))bias = tf .variable(tf.constant(0.1,shape = [target_size]))传入= tf.matmul(自身数据,权重)+偏差预测= tf.nn.softmax(传入)预测 @属性 def优化(自己): cross_entropy = -tf.reduce_sum(self.target,tf.log(self.prediction))优化器= tf.train.RMSPropOptimizer(0.03)优化= optimizer.minimize(cross_entropy)返回优化 @属性 def错误(自己): 错误= tf.not_equal( tf.argmax(self.target,1),tf.argmax(self.prediction,1))error = tf.reduce_mean(tf.cast(mistakes,tf.float32))返回错误 当我们访问模型优化时,使用来自实例的实例在图形中创建

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